Gerenciamento Autonômico de Energia em Redes de Sensores
Sem Fio Através do Escalonamento de Atividade dos Nós
Dissertação de Mestrado submetida à Coordenação do MDCC - Mestrado e Doutorado em Ciência da Compu-tação da Universidade Federal do Ceará como requisito parcial para obtenção do título de Mestre em Ciência da Computação.
Orientador: Prof. Miguel Franklin de Castro, PhD.
A realização deste trabalho não teria sido possível sem a contribuição de muitas pessoas. Por isso, deixo aqui registrado o reconhecimento sincero pela contribuição recebida de todos que me ajudaram:
Primeiramente agradeço ao meu bom Deus, que com toda sua graça e misericórda me es-colheu para ser uma pessoa abençoada me dotando de perfeita saúde, física e mental, embora algumas pessoas duvidem desta última =), e principalmente da capacidade de me cercar de pes-soas especiais que fazem com que tudo na minha vida pareça mais fácil, mesmo que ela seja recheada de dificuldade e desafios. Obrigada Deus por permitir a realização de mais um sonho!
Ao meu amado esposo, Nazareno Mateus, que além de todo incentivo, compreensão e amor, a mim dedicados durante todo período do mestrado, foi quem me deu condições para que eu pudesse me dedicar exclusivamente à realização dos meus sonhos, sacrificando, por todo esse tempo, a conquista de seus próprios objetivos. Por toda dedicação e empenho em querer me fazer cada vez mais feliz, sem saber que, na verdade, tê-lo ao meu lado já é o bastante para minha felicidade. Ao meu amado, todo meu amor e eterna gratidão.
À minha família que sempre me apoiou e incentivou a seguir o caminho que escolhi. Em especial, à minha irmã Rafaela, que se faz sempre presente na minha vida me ajudando em tudo que preciso.
Ao meu orientador, Miguel Franklin, por acreditar no meu potencial e contribuir com sua experiência e conhecimento nos momentos decisivos. Ele, com toda sua paciência e leveza diante das dificuldades, conseguiu me trazer equilíbrio e confiança, e, não levando a sério as bobagens ditas por mim, permitiu que fosse estabelecido um canal aberto de comunicação entre nós, sem o qual, teria sido muita mais difícil concluir este trabalho.
Ao Stênio Fernandes, professor que me recebeu e auxiliou com atenção durante o estágio realizado no Canadá, por ter dedicado seu tempo e colaborado com seu conhecimento durante a fase inicial do meu trabalho. Sua conduta e dedicação à pesquisa tornaram-se exemplo a ser seguido por mim.
fa-saiba. Ele me mostrou que a vida é muito mais do que essa roda viva na qual ficamos presos, me ajudou a sair da zona de conforto e explorar novas possibilidades. Ele é mais que um exemplo, é uma inspiração, é o tipo de professor que eu quero ser.
Às minhas amadíssimas amigas Karol e Cibele que estão sempre ao meu lado e nunca me deixam desanimar. Elas não me oferecem apenas um ombro amigo, ou enxugam minhas lágrimas, elas me ajudam a carregar o fardo que muitas vezes a vida nos impõe, por isso, tudo fica mais fácil com elas ao meu lado.
Aos meus amigos Bruno Góis, Michel Sales e Carlos Giovanni por todo apoio que me deram. Em especial, ao Bruno Góis, que esteve sempre disponível para me ajudar em tudo que precisei durante o ultimo ano do mestrado, desde problemas de implementação a discussões da solução proposta. Sua ajuda facilitou e possibilitou a resolução de muitos problemas com maior rapidez.
Ao Levi Ribeiro, autor do protocolo que serviu de inspiração para o trabalho desta dis-sertação, por ter disponibilizado os códigos fontes do seu protocolo. Além disso, por ter se disponibilizado a tirar minhas dúvidas sempre que foi preciso, facilitando o entendimento da sua implementação.
Aos demais colegas do GREat que contribuíram de alguma forma para conclusão deste trabalho. Ao suporte físico oferecido pelo GREat e por sua equipe de profissionais que fazem sempre o melhor para facilitar a vida dos estudantes de mestrado e doutorado.
A evolução no desenvolvimento de novos dispositivos, cada vez mais baratos e eficientes, expandiu o uso das Redes Sensores Sem Fio (RSSF) e incentivou a criação de novas aplicações, no cenário contemporâneo da Computação Ubíqua e Pervasiva. A limitação de energia, no en-tanto, continua sendo um desafio na área de RSSF. Essa situação é agravada ainda mais pela inviabilidade de recarga de energia, já que, em muitos casos, as RSSF são utilizadas em am-bientes inacessíveis. Com o barateamento dos dispositivos empregados nas RSSF, ficou mais fácil empregar redes muito densas e de larga escala nos ambientes a serem monitorados. O emprego de redes densas, que apresentam elevadouu grau de redundância dos nós, permite que a rede continue funcional mesmo com a exaustão de alguns nós. Além de oferecer tolerância a falhas, o uso de redes muito densas oferece a oportunidade da implementação de mecanismos de escalonamento dos nós redundantes, de forma que o tempo de vida da rede seja ainda melhor otimizado. Assumindo um cenário com rede muito densas, este trabalho descreve a implemen-tação de um mecanismo de escalonamento autonômico, simples, robusto e escalável, com o objetivo de melhorar ainda mais os resultados já apresentados pelo BiO4SeL, um protocolo de roteamento baseado em Colônia de Formigas e desenvolvido para maximizar o tempo de vida da rede. Os resultados mostram que o novo esquema de escalonamento, efetivamente, melhora o tempo de vida de uma RSSF baseada no BiO4SeL em cenários densos.
Palavras-chave: Redes de Sensores Sem Fio. Otimização do tempo de vida da rede.
The evolution and development of new devices, increasingly cheaper and more efficient, expanded the use of Wireless Sensor Networks (WSN) and encouraged the creation of new applications in the contemporary scenery of Ubiquitous and Pervasive Computing. However, energy limitation remains a challenge in the field of WSN. This situation is aggravated even more by the infeasibility of energy recharge since, in many cases, WSN are used in inaccessible enviroments. With cheapness devices used in WSN, became easier to employ dense and large-scale networks in environments that will be monitored. The use of dense networks, which have a high degree redundancy of nodes, allows the network remains functional even with the exhaus-tion of some nodes. In addiexhaus-tion to provide fault tolerance, the use of very dense networks offer the opportunity of implementing scheduling mechanisms for redundant nodes, in a way that the network lifetime is even better optimized. Assuming a scenery with very dense networks, this dissertation describes the implementation of an autonomic scheduling mechanism, simple, ro-bust and scalable, in order to further improve the results already presented by BiO4SeL, which is a routing protocol based on Ant Colony and designed to maximize the network lifetime. The results show that the new scheduling scheme effectively improves the WSN lifetime based on BiO4SeL in dense scenarios.
Keywords: Wireless Sensor Network , Optimization of the Network lifetime, Scheduling
2.1 Rede com a formação de grupos. . . p. 27
2.2 Roteamento Multi-hop. . . p. 32
3.1 Feedbackpositivo. . . p. 44
5.1 Diagrama de Estados. . . p. 68
5.2 Escolha do nó substituto. . . p. 70
5.3 MensagemUpdateStatus. . . p. 72
6.1 Comparação entre os tempos de vida dos protocolos. . . p. 80
6.2 Média de bateria na rede . . . p. 82
6.3 Distribuição energética na rede, no tempo de vida . . . p. 84
6.4 Distribuição energética na rede, no tempo de vida, continuação . . . p. 85
6.5 Coeficiente de variação da média energética pelo tempo . . . p. 86
6.6 Histograma de envio de pacotes de sinalização . . . p. 87
6.7 A taxa de entrega de pacotes. . . p. 88
6.8 Quantidade de nós ativos pelo tempo. . . p. 89
3.1 Cobertura garantida com diferentes números de vizinhos. Adaptada de (MENG et al.,2010). . . p. 49
6.1 Cenários utilizados nos testes. . . p. 77
6.2 Configurações do NS. (RIBEIRO,2009). . . p. 79
AP Access Point
ARN Active Routing Nodes
ANR Active Node Request
AS Adaptive Sleeping
ADV Advertisement
AODV Ad-hoc On Demand Distance Vector Routing
AOER Ant-based On-demand Energy Routing
ARAMA Ant Routing Algorithm for Mobile Ad-hoc networks
AIS Artificial Immune Systems
BT Beacon Time
BiO4SeL Biologically-inspired Optimization for Sensor network Lifetime
broadId broasdcast Identifier
CT Checking Time
CH Cluster Head
CI Computational Intelligence
CBR Constant Bit Rate
DD Directed Diffusion
NSGA-II Elitism Non-dominated Sorting Genetic Algorithm
GA Genetic Algorithm
GEAR Geographical and Energy Aware Routing
GPS Global Positioning System
IEA Interference and Energy Aware topology control
iaTp initial ant’ Type of packet
InitEn Initial Energy
iant initialization ant
iHello initialization Hello
LDAS Lightweight Deployment-Aware Scheduling
LEACH Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy
MAC Media Access Control
NSGA Non-dominated Sorting Genetic Algorithm
pbAnt piggyback Ant
PEAS Probing Environment and Adaptive Sleeping
PE Probing Environment
PEGASIS Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems
RNA Redes Neurais Artificiais
RSSF Redes Sensores Sem Fio
REQ Request
RequestIHelloRequest Initialization Hello
respRqIHello response Request Initialization Hello
SMAC Sensor Media Access Control
SPIN Sensor Protocols for Information via Negotiation
TT Ticket Threshold
ST Sleeping Time
1 Introdução p. 16
1.1 Contextualização e Motivação . . . p. 16
1.2 Objetivos . . . p. 18
1.2.1 Objetivo Geral . . . p. 18
1.2.2 Objetivos Específicos . . . p. 18
1.3 Estrutura da Dissertação . . . p. 18
2 Redes Sensores Sem Fio p. 20
2.1 Aplicações de RSSF . . . p. 22
2.1.1 Aplicações Militares . . . p. 22
2.1.2 Aplicações Ambientais . . . p. 23
2.1.3 Aplicações na Saúde . . . p. 23
2.1.4 Outras Aplicações . . . p. 24
2.2 Características . . . p. 24
2.3 Desafios . . . p. 27
2.3.1 Controle de Topologia . . . p. 28
2.3.2 Redução da Quantidade de Informação Transmitida . . . p. 30
2.3.3 Roteamento Eficiente em Energia . . . p. 31
2.3.4 Escalonamento dos Nós . . . p. 35
3 Trabalhos Relacionados p. 41
3.2 Escalonamento dos Nós . . . p. 47
3.2.1 Soluções de Escalonamento Baseadas no Número Máximo de
Con-juntos de Cobertura . . . p. 47
3.2.2 Soluções de Escalonamento Baseadas na Densidade de Vizinhos de
Cada Nó . . . p. 49
3.2.3 Soluções de Escalonamento Preocupadas Com a Atividade de
Rote-amento . . . p. 53
4 BiO4SeL p. 57
5 Mecanismo de Escalonamento no BiO4SeL p. 64
5.1 Descrição do Problema . . . p. 65
5.2 BiO4SeL v2 e BiO4SeL v3 . . . p. 67
6 Resultados e Discussões p. 76
6.1 Especificação dos experimentos . . . p. 76
6.2 Parâmetros da Simulação . . . p. 77
6.2.1 Parâmetros do NS . . . p. 77
6.2.2 Parâmetros dos Protocolos . . . p. 79
6.3 Resultados . . . p. 79
6.3.1 Experimento 1: Tempo de Vida pela Quantidade de Nós . . . p. 80
6.3.2 Experimento 2: Média de Bateria na Rede . . . p. 81
6.3.3 Experimento 3: Distribuição Energética no Tempo de Vida da Rede . p. 82
6.3.4 Experimento 4: Coeficiente de Variação da Média Energética . . . . p. 83
6.3.5 Experimento 5: Pacotes de Sinalização pelo Tempo . . . p. 85
6.3.6 Experimento 6: Taxa de Entrega pela Quantidade de Nós . . . p. 86
6.3.7 Experimento 7: Quantidade de Nós Ativos pelo Tempo de Simulação p. 88
7.1 Conclusões . . . p. 91
7.2 Contribuições . . . p. 92
7.3 Trabalhos Futuros . . . p. 93
1
Introdução
Esta dissertação apresenta a implementação de um mecanismo de gerenciamento de energia autonômico, realizado através do escalonamento de atividades dos nós, no protocolo BiO4SeL. OBiologically-inspired Optimization for Sensor network Lifetime (BiO4SeL) é um protocolo de roteamento baseado em Formigas, utilizado para maximizar o tempo de vida da rede.
Na Seção 1.1, são mostrados a contextualização e a motivação do trabalho desenvolvido nesta dissertação. Os objetivos do trabalho são apresentados na Seção 1.2 e, para finalizar, na Seção 1.3, é expressa a organização do restante do texto.
1.1
Contextualização e Motivação
A evolução tecnólogica que ocorreu nos últimos anos fez com que o mundo moderno en-trasse de vez na era digital dominada pelossmartfones, tablets, computadores superpotentes e dispositivos cada vez mais inteligentes. Esses dispositivos são utilizados para interagir de forma colaborativa e discreta e assim auxiliar as pessoas na execução de suas tarefas, facilitando suas vidas, de forma que elas não tenham que fazer nenhum esforço para isso.
Com dispositivos mais modernos sendo desenvolvidos, tornou-se popular o uso de redes sem fio, tanto em ambientes de trabalho como em ambiências pessoais. Empresas, escolas, universidades, hotéis e casas aderiram ao uso das redes sem fio, pela facilidade de instalação e comodidade no uso dos dispositivos, pois, com o uso das placas de redes sem fio, que empregam rádio frequência como meio de comunicação, os problemas e incoveniências gerados pelo uso de cabeamento foram resolvidos.
O protocolo Bio4sel foi proposto em (RIBEIRO; CASTRO, 2010b) como uma solução de roteamento autonômico em RSSF. O algoritmo aplica o conceito de colônia de formigas para maximizar o tempo de vida da rede quando comparado a protocolos como Ad-hoc On De-mand Distance Vector Routing(AODV) eAnt Routing Algorithm for Mobile Ad-hoc networks
(ARAMA). Com o uso das formigas e da definição de feromônio, o BiO4SeL consegue aumen-tar o tempo de vida da rede e se adapaumen-tar às constantes mudanças de topologia características das RSSF. O algoritmo, no entanto, ainda se limita ao uso dos nós que circundam o caminho mais curto entre a fonte e a estação base. Apesar de incentivar a exploração de novos caminhos, o acúmulo de feromônio depositado pelas formigas ao longo dos melhores caminhos faz com que os nós situados no melhor caminho morram quando ainda existem muitos nós, com muita energia, em sua vizinhança.
Mecanismos de escalonamento de atividade dos nós estão sendo utilizados com o objetivo de maximizar o tempo de vida de redes densas, mediante o revezamento dos nós que ficam ati-vos e dos nós que dormem. Na literatura, muitas técnicas estão sendo propostas para realizar a escolha desses nós de forma otimizada e levando em consideração questões como conectividade e cobertura da rede. Algumas propostas garantem cobertura total da rede e outras apenas parcial, dependendo do objetivo da rede e da aplicação para a qual está sendo projetada. A maioria das técnicas utilizadas para garantir cobertura exige conhecimento global da rede, inclusive infor-mações de posicionamento geográfico, como foi proposto em (TIAN; GEORGANAS,2003).
1.2
Objetivos
1.2.1
Objetivo Geral
O objetivo geral deste trabalho é estender o protocolo BiO4SeL, de forma que sua utili-zação em redes densas consiga prover um ganho ainda maior no tempo de vida da rede. Um mecanismo que faz o gerenciamento autonômico da energia da rede, através do escalonamento de atividades dos nós, foi integrado ao BiO4SeL para alcançar esse objetivo.
1.2.2
Objetivos Específicos
Para alcançar o objetivo proposto, foram definidos dois objetivos específicos, que serão descritos a seguir.
• Propor um mecanismo de escalonamento de atividades dos nós que funcionasse de forma
distribuída e autonômica. Além disso, o mecanismo deve apresentar três características de alto nível, conforme é definido em (WANG; XIAO, 2006), que são: robustez, simpli-cidade e escalabilidade.
• Implementar e integrar o mecanismo de escalonamento dos nós proposto, no protocolo
BiO4SeL, de forma que o gerenciamento autonômico da energia obtenha o ganho de vida desejado.
1.3
Estrutura da Dissertação
Esta dissertaçao é divida em sete capítulos. Neste, foram descritos o contexto, a motivação e os objetivos do trabalho. O restante serão definidos na sequência.
Capítulo 2 São apresentadas as definições, principais características e algumas das áreas mais
comuns para o emprego das RSSF. Além disso, serão exibidos os pontos que ainda se mostram como desafios em RSSF e as estratégias mais utilizadas para superar esses de-safios, segundo (MAHFOUDH; MINET, 2008). Entre essas estratégias, estão duas das áreas de atuação deste texto: roteamento eficiente em energia e escalonamento de ativi-dades dos nós.
Capítulo 3 São indicados os trabalhos relacionados com a proposta desta dissertação. A
Capítulo 4 Traz uma análise detalhada do protocolo fonte de interesse deste trabalho, o Bio4SeL
((RIBEIRO; CASTRO,2010a)). O mecanismo utilizado e toda a estrutura implementada pelo autor serão exteriorizados com riqueza de detalhes, para facilitar o entendimento da contribuição proposta neste trabalho.
Capítulo 5 É exposto o mecanismo de escalonamento de atividade dos nós e sua integração no
BiO4seL. A proposta foi dividia em duas versões, o BiO4SeL v2 e v3, e suas diferenças também serão descritas neste capítulo.
Capítulo 6 Denotam-se os parâmentros do simulador, o NS-2, e do protocolo BiO4SeL. Além
disso, são apontados também os parâmetros acrescentados ao BiO4SeL para implementa-ção do escalonamento BiO4SeL v2 e v3. Para finalizar o capítulo, são exibidos gráficos, que representam os resultados obtidos, e uma análise crítica do desempenho dos mecani-mos implementados com base nos objetivos propostos.
Capítulo 7 Delineiam-se as conclusões obtidas após a análise dos resultados apresentados pela
2
Redes Sensores Sem Fio
Atualmente as redes sem fio são bastante utilizadas em ambientes de trabalho e pessoais. O ganho de espaço das redes sem fio em ambientes antes dominados por redes cabeadas trouxe para o mercado a necessidade de desenvolvimento de novas aplicações e dispositivos. Esta expansão e comercialização das rede sem fio resultaram também no surgimentos de importantes e, atuais, tópicos de pesquisa, pois, propiciaram o surgimento de vários desafios, um deles, é o desenvolvimento de novos protocolos que permitam o bom funcionamento das novas aplicações desenvolvidas para as redes sem fios, com relação ao gasto energético.
Para que as redes sem fio continuem crescendo e oferecendo oportunidades de desenvol-vimento de novas aplicações, questões como segurança, gerenciamento de mobilidade, energia e autonomia são cruciais e vêm sendo estudadas árduamente no meio acadêmico. As redes Sensores sem Fio (RSSF) são compostas por uma grande quantidade de pequenas unidades de hardware empregadas com o objetivo de monitorar um ambiente. Em razão das dimensões limi-tadas dos dispositivos usados em RSSF, essas redes apresentam restrições de hardware e bateria. Nos últimos anos, as RSSF vêm sendo empregadas em várias aplicações, dentre as mais conhe-cidas estão: o monitoramento de reservas florestais, para impedir o alastramento de incêndios, a segurança comercial e residencial, o monitoramento da vida de animais silvestre, a predição de terremotos e erupções vulcânicas e a vigilância em campos de batalha. Embora seja uma tecnologia já bastante difundida, há ainda muitos desafios a serem resolvidos, e a durabilidade da energia do nós é um deles.
eles. Assim, cada nó pode se comunicar diretamente com qualquer nó que esteja no seu raio de alcance e desempenhar a função de roteador.
A RSSF é um tipo de rede Ad-Hoc composta por centenas ou milhares de pequenos disposi-tivos com severa restrição de energia e poder computacional bastante limitado. Os disposidisposi-tivos das RSSF são denominados nós e são capazes de monitorar um ambiente, coletar informa-ções requisitadas pela aplicação e encaminhar dados para um nó chamado de estação-base. A estação-base possui uma configuração mais robusta, com maior quantidade de energia dispo-nível, poder de processamento e alcance de transmissão (YICK; MUKHERJEE; GHOSAL, 2008). Além disso, é o responsável por transmitir as informações recebidas para o usuário da rede, que pode estar conectado a ele por uma rede cabeada ou através da internet.
Os elementos básicos que definem a configuração de um nó comum em uma RSSF são: memória, processador, interface de rede sem fio, bateria e sensores. Os sensores podem medir condições físicas, como temperatura, pressão, umidade, velocidade etc. As informações coleta-das pelos sensores são utilizacoleta-das para caracterizar os objetos e ambientes a serem monitorados. De acordo com os valores monitorados, a aplicação da rede pode identificar condições que dis-param a execução de uma ação ou coletar informações compatíveis com comportamentos que precisam ser estudados e analisados. Em razão da grande variedade de sensores disponíveis no mercado, uma RSSF pode ser utilizada na construção de uma grande variedade de aplicações, como, por exemplo, no monitoramento de ambientes físicos, interno e externo, na detecção de intrusão em campos de batalha, em alerta de incêndios nas florestas, na detecção de desas-tres naturais, como terremotos e tsunamis, na observação de animais selvagens em seu habitat natural, entre outras.
Apesar das RSSF serem um tipo de rede Ad-Hoc, os protocolos para redes Ad-Hoc não podem ser empregados nas RSSF, pois as duas diferem em questões fundamentais. O ende-reçamento global utilizado nas redes Ad-Hoc não pode ser usado nas RSSF, em decorrência da escalabilidade e carência computacional dos nós sensores. As RSSF utilizam um endere-çamento baseado em atributo. Esse tipo de endereendere-çamento preocupa-se apenas com os valores atribuídos aos parâmetros monitorados. Como nas RSSF o interesse maior da rede é obter informações sobre os fenômenos que estão sendo monitorados, ou seja, os atributos que carac-terizam esses fenômenos, e a identificação do nó que proverá essa informação é irrelevante, o roteamento baseado em atributo é a escolha mais adequada.
rede: nas RSSF, é utilizada uma quantidade de nós que chega a ordens de magnitude maiores do que nas redes Ad-Hoc. Outro aspecto importante é que os nós sensores são propensos a falhas e por isso as RSSF são, normalmente, densamente povoadas. Além disso, os protocolos das RSSF têm que lidar com diversos problemas, como grande quantidade de dados redundantes, restrição energética e uso de mensagensbroadcast, tendo como principal objetivo maximizar o tempo de vida da rede que normalmente não é um problema nas redes Ad-Hoc (JIANG et al., 2006).
A seguir serão discutidas as aplicações de RSSF, a RSSF e suas principais características, o roteamento nas RSSF e os desafios que ainda são uma realidade nas RSSF; e a apresentação foi organizada da seguinte maneira. Na seção 2.1, são descritas as principais aplicações de RSSF. A seção 2.2 traz as características mais importantes das RSSF. Finalmente, para concluir o capítulo, na seção2.3 os principais desafios das RSSF e o que vem sendo feito para tentar resolvê-los são discutidos.
2.1
Aplicações de RSSF
Em uma RSSF os nós sensores trabalham de forma distribuída e cooperativa para reali-zar as tarefas de sensoriamento e coleta de informações requisitadas pela aplicação (SALEEM; CARO; FAROOQ,2011a). Como mencionado na introdução, existe grande variedade de sen-sores disponíveis no mercado com a capacidade de realizar o sensoriamento das mais diversas condições físicas e ambientais. O rápido avanço no desenvolvimento dos dispositivos eletrôni-cos e das interfaces de comunicação sem fio possibilitou a redução dos preços dos sensores, a diminuição do tamanho do dispositivo e o aumento da inteligência, estimulando a aplicação de RSSF em setores como segurança, saúde e agricultura.
Akyildizet al. (2002) classifica as aplicações em grandes áreas, como militares, ambientais, saúde, casa e áreas comerciais. Já em (YICK; MUKHERJEE; GHOSAL,2008), as aplicações são divididas primeiro quanto a função desempenhada pelos sensores, que pode ser de dois tipos: monitoramento e rastreamento. Dentro dessas duas categorias, as aplicações são divididas em áreas que são basicamente as mesmas definidas em (AKYILDIZ et al.,2002b).
2.1.1
Aplicações Militares
RSSF são exemplos disso. Dentre as aplicações de RSSF na área militar, estão o monitora-mento das condições do terreno e dos veículos militares, detecção de tropas inimigas no campo de batalha, rastreamento dos inimigos na terra ou no mar e detecção de ataques químico e bioló-gico (AKYILDIZ et al.,2002b). Em (KUMAR,2010), é apresentada uma solução aplicada nas RSSF utilizadas para realizar a coleta de informação sobre tropas inimigas no campo de batalha e transmissão dos dados com alta qualidade para a estação-base.
2.1.2
Aplicações Ambientais
Questões de preservação do meio ambiente, como a luta contra o desmatamento florestal e a economia no consumo de água, auferem cada vez mais adeptos e estimulam o desenvolvimento de tecnologias que possam auxiliar na luta em defesa da natureza. Nos últimos anos, as RSSF tem sido cada vez mais utilizadas no monitoramento de florestas, com o objetivo de detecção de incêndio, rastreamento de animais em seu habitat natural, detecção de desastres naturais, como enchentes e terremotos, previsão meteorológica e melhor aproveitamento de recursos utilizados na agricultura. Em (REHMAN et al., 2011), é mostrado como as RSSF oferecem suporte para o desenvolvimento da agricultura, em termos do uso inteligente de recursos como, água e fertilizantes, detecção e controle de pragas e monitoramento das condições do terreno, como por exemplo, o pH do solo. Kwonget al. (2011) mostram que as RSSF também podem ser aplicadas na pecuária, fazendo o monitoramento da movimentação dos animais nos pastos.
2.1.3
Aplicações na Saúde
2.1.4
Outras Aplicações
As redes de sensores sem fio também pode ser empregadas no projeto de ambientes inte-ligentes, como pode ser visto em (BAEG et al., 2007). Nos campos de extração de petróleo, o vazamento de água e gás pode ser evitado com o monitoramento e detecção de sinais feitos por uma RSSF, como mostrado em (YOON et al.,2011). Na indústria do petróleo, o problema de produção de areia, que pode resultar numa erosão significativa nos fluidos produzidos, pode ser solucionado com o uso de RSSF. Em (ABDELGAWAD; BAYOUMI,2011), uma aplicação de RSSF é definida para detectar a produção de areia e a taxa com que é produzida dentro dos oleodutos. Na indústria de aeronaves, as redes de sensores também são utilizadas com o obje-tivo de identificar possíveis problemas, com base nos dados coletados em tempo real. Mediante as informações coletadas, acidentes podem ser evitados de forma preventiva e precisa. Além disso, sensores podem ser empregados, por exemplo, nas asas de uma aeronave para ajudar a reduzir a resistência aerodinâmica (BUR; OMIYI; YANG,2010).
2.2
Características
Como visto, as RSSF podem ser utilizadas nos mais variados ambientes com diversos ob-jetivos diferentes. Por esse motivo, uma característica marcante das RSSF é ser orientada à aplicação. A quantidade de nós que compõem a rede, a forma como os dados serão encaminha-dos e a periodicidade da coleta de novas informações são definadas de acordo com os objetivos traçados pela aplicação. Além disso, questões como escalabilidade, tolerância a falha, custos de produção, ambiente de operação, topologia da rede, restrições dehardware, meio de trans-missão e consumo de energia também devem ser levados em consideração no projeto de RSSF (AKYILDIZ et al.,2002a).
O funcionamento de uma RSSF é simples, descentralizado e autônomo. Uma vez que os nós se encontram no ambiente a ser monitorado, os sensores começam a realizar o sensoriamento da área, coletar os dados e encaminhá-los à estação-base. Normalmente, existe apenas uma estação-base numa RSSF, fazendo com que a maioria dos nós esteja localizada a uma distância fora do seu alcance. Como o alcance de cada nó é limitado, para encaminhar os dados até o destino final, estes são transferidos utilizando os nós intermediários em um caminho entre a fonte e a estação-base.
consi-deração no desenvolvimento de protocolos e soluções para RSSF. A seguir, discurti-se-á breve-mente cada um.
Dinamismo da Rede A mobilidade pode ser implementada de três formas diferentes: nos nós
sensores, na estação-base ou no evento que está sendo monitorado. Na maioria dos tra-balhos encontrados na literatura, assume-se o uso de redes estacionárias, por isso são poucos os trabalhos que consideram a mobilidade dos nós sensores (alguns exemplos po-dem ser visto em (PAPADOPOULOS et al.,2011) e (C.; NASSER,2006)). Com relação ao evento, a mobilidade depende da aplicação. Por exemplo, no caso do monitoramento de temperatura, as informações que estão sendo coletadas são estacionárias. Já na obser-vação de animais selvagens, o evento a ser monitorado estará quase sempre em constante movimento.
Em certos casos, a mobilidade do nósinké utilizada com o objetivo de aumentar o tempo de vida da rede por meio da distribuição do gasto energético entre os nós, (ALSALIH; HASSANEIN; AKL, 2010), (AZAD; CHOCKALINGAM, 2006). Isso ocorre porque dessa forma o nó sink pode se mover para regiões da rede onde os nós possuem mais energia, evitando que os nós com pouca energia residual sejam usados no roteamento dos dados. Além disso, o nó sink também pode se mover para perto dos nós fontes, dimi-nuindo o número de nós intermediários entre a fonte e o destino e, como consequência, reduzindo o consumo de energia (YANG; FONOAGE; CARDEI,2010).
Implantação dos nós A implantação dos nós no ambiente de monitoramento pode ser feita
manualmente, sendo a posição de cada nó predeterminada e conhecida, ou os nós podem ser lançandos randomicamente, criando uma infraestrutura ad-hoc (AKKAYA; YOUNIS, 2005). O lançamento randômico é o mais utilizado, uma vez que, na maioria dos casos, o ambiente de aplicação das redes sensores é de acesso difícil, como no caso do monito-ramento de desastres naturais. No caso de monitomonito-ramento industrial, o posicionamento dos nós pode ser feito manualmente, o que permite a escolha de uma boa localização para cada nó. Nesse caso, o roteamento tem a possibilidade de ser realizado da maneira mais econômica possível, em termos de gasto energético.
Modelo de entrega dos dados O modelo de entrega dos dados define a forma que os nós são
encontra-se uma composição dos outros dois modelos. O modelo híbrido é utilizado para otimizar o uso dos modelos de entrega dos dados, de acordo com as tarefas da aplica-ção. Dessa forma, o modelo é escolhido consoante a necessidade da rede de transmitir a informação, e tem como consequência a economia de energia.
Capacidade dos nós A capacidade dos nós em uma rede sensor sem fio está relacionada com
a função do nó na rede. Algumas RSSF definem uma hierarquia entre os nós para atribuir tarefas diferentes a eles (IWANICKI; STEEN, 2009). Um exemplo onde os nós apre-sentam capacidade diferentes são as redes que dividem os nós em grupos. Os grupos de nós são liderados por um nó, chamado líder do grupo, que pode desempenhar funções de agregação e/ou fusão dos dados, e é responsável pelo envio dos dados sensoriados para a estação-base.
Nessas redes é possivel definir níveis de hierarquia, onde os nós que pertencem a diferen-tes níveis desempenham diferendiferen-tes funções. Por exemplo, os nós membros de um grupo desempenham o papel de sensoriar o ambiente, coletar as informações e enviá-las ao líder do seu grupo. Já o nó líder tem a função de receber as informações e transmiti-las para a estação-base ou para um nó líder pertencente a outro nível na hierarquia, como mostrado na Figura 2.1. Além disso, em razão da complexidade das tarefas realizadas pelos nós líderes, em alguns casos, esses nós apresentam capacidade de energia e processamento diferenciada.
Agregação de dados A agregação de dados é um mecanismo utilizado por alguns protocolos
para evitar o desperdício de energia com a transmissão de dados redundantes. Os dados redundantes resultam do emprego de redes muito densas, onde uma mesma região é mo-nitorada por vários nós. O uso de grandes quantidades de nós tem a vantagem de ajudar na tolerância a falhas, mas, por outro lado, gera muita informação desnecessária. Para diminuir a quantidade de informação que trafega pela rede, os nós podem se organizar em grupos. Os líderes dos grupos são reponsáveis pelo recebimento dos dados de seus membros e por realizarem a agregação dos dados, eliminando as redundâncias e salvando as informações que realmente são importantes. Com o processo de agregação dos dados redundantes, o tamanho e a quantidade de mensagens roteadas são reduzidos, diminuindo também o desperdício de energia, que é um recurso bastante limitado nas RSSF.
Energia A energia é uma questão crucial na utilização das RSSF. Como, dificilmente, as
Figura 2.1: Rede com a formação de grupos.
tempo, fazendo bem as tarefas definidas pela aplicação. As questões que mais influ-enciam no tempo de vida da rede e o que vem sendo desenvolvido para superar esses desafios serão detalhados na Seção 2.3.
2.3
Desafios
A energia e seu consumo de forma eficiente e econômica são os principais desafios quando se trata de RSSF (ZHANG; MAO; ANDERSON,2010). As características e limitações intrín-secas dessas redes fazem com que a energia seja a maior preocupação no desenvolvimento de projetos e novas soluções. Apesar do avanço no desenvolvimento tecnológico de modernos e eficientes dispositivos, a bateria continua sendo uma fonte de energia limitada que, em razão de os lugares onde geralmente as RSSF são empregadas, não podem ser recarregada ou subti-tuída. Por isso, diferentes mecanismos são utilizados na resolução dos mais diversos problemas enfrentados por uma RSSF com o objetivo de maximizar o tempo de vida da rede com o uso eficiente da energia de cada nó.
rede, impossibilitando a tranferência de informação. Outras definições podem ser encontradas em (DIETRICH; DRESSLER, 2009), no entanto, a definição mais utilizada na literatura para o tempo de vida da rede é descrita como o tempo em que o primeiro nó da rede morre. Neste trabalho será utilizada essa definição.
Segundo (MAHFOUDH; MINET,2008), as estratégias usadas para alcançar o objetivo de aumentar o tempo de vida da rede podem ser classificadas em quatro categorias.
• Controle de topologia.
• Redução da quantidade de informação transmitida. • Roteamento eficiente em energia.
• Escalonamento dos nós.
Detalhes sobre esses problemas e as soluções que estão sendo estudadas em cada área são discutidas a seguir, no entanto, uma ênfase maior será imprimida nas categorias de Roteamento eficiente em energia e Escalonamento dos nós, pois são os tópicos diretamente relacionados com este trabalho.
2.3.1
Controle de Topologia
As RSSF têm que lidar com severa limitação de energia e ainda cumprir os requisitos das suas aplicações. Para garantir que as funcionalidades das aplicações sejam realizadas com su-cesso, os projetos de aplicações e protocolos para RSSF precisam lidar com problemas como cobertura de sensoriamento e conectividade da rede. Existem muitos trabalhos na literatura preocupados em definir um número ótimo de nós que uma rede deve ter para que não tenha um espaço na região a ser monitorada que não esteja coberto pelos nós sensores. Nem todos, porém, estão preocupados em garantir que a quantidade de nós da rede seja suficiente e que possa se organizar de tal forma que todo dado coletado possa chegar até a estação-base.
2010), quanto maior o poder de transmissão de um nó, maior o gasto energético na transmissão de pacotes. Portanto, para economizar energia, é importante o desenvolvimento de protocolos que realizem os ajustes do poder de transmissão dos nós, mantendo a funcionalidade da rede, ou seja, garantindo sua cobertura e conectividade.
O controle do poder de transmissão é um fator relacionado com o balanceamento do gasto energético e, por consequência, com o aumento do tempo de vida da rede. Ishmanov et al.
(2010) definem “Controle de Topologia” como uma técnica que realiza o gerenciamento do poder de transmissão de cada nó dinamicamente e de forma que a rede permaneça conectada. Jaewook; Noel; Tang (2010) definem que o grafo de comunicação gerado por um protocolo de controle de topologia deve apresentar três caracterísitcas principais: o grau de cada nó deve ser pequeno, o diâmetro da rede também deve ser pequeno e a topologia dos nós tem que repre-sentar um grafo conexo. O grau de um nó é definido como sua quantidade de vizinhos. Com uma topologia definida por um grafo que apresente essas características, uma RSSF apresentará menos interferência e poderá fazer melhor aproveitamento da largura de banda disponível, além de reduzir o consumo de energia por meio de roteamento multi-hop por caminhos curtos. Bus-cando obter essas vantagens, Jaewook; Noel; Tang (2010) propõem um protocolo, baseado em teoria dos grafos, que gera uma topologia de comunicação para redes de sensores muito densas, onde cada nó tem no máximo grau 4, ou seja, cada nó tem no máximo 4 vizinhos.
Zhang; Zhu (2011) propõem um algoritmo com o objetivo de melhorar os problemas de in-terferência e diminuir o consumo de energia chamadoInterference and Energy Aware topology control(IEA). O algoritmo é executado em três fases. Na primeira ocorre a coleta de informa-ção dos vizinhos, como poder de transmissão e distância aproximada entre eles. Na segunda fase, com base nas informações coletadas na primeira fase, o grau de interferência de cadalink
é calculado. Além disso, é utilizado o PRIM, um algoritmo que calcula a árvore geradora mí-nima de um grafo conexo, para achar uma árvore geradora mímina para cada nó, gerada com diferentes pesos, tamanho e interferência doslinks. Na terceira fase, a topologia final é gerada baseada nas árvores geradas na fase dois.
to-pologia. Em (SANTI, 2005), são apresentados os problemas relacionados com o controle de topologia e o estado da arte das soluções propostas para solucioná-los.
2.3.2
Redução da Quantidade de Informação Transmitida
Outra estratégia utilizada para economizar energia é diminuir a quantidade de informação transmitida. O controle dos dados transmitidos pode ser feito de modos diferentes. A agregação e/ou fusão de dados são normalmente as técnicas mais utilizadas para evitar desperdício de ener-gia com transmissões de dados redundantes. Técnicas mais simples, como a disseminação da informação apenas para os nós que tenham interesse, como apresentado em (HEINZELMAN; KULIK; BALAKRISHNAN, 1999), e atualização das informações da rede em intervalos de tempo proporcionais à distância dos nós também podem ser utilizadas, com a finalidade de redução da quantidade de dados transmitida pela rede (MAHFOUDH; MINET,2008).
Nas redes planas, onde todos os sensores apresentam a mesma configuração e desempe-nham a mesma função, a difusão do interesse é um dos mecanismos utilizado para realizar agregação. Apesar de haver alguns casos de agregação em redes planas, como mostrado em (RAJAGOPALAN; VARSHNEY, 2006), na maioria dos casos, as técnicas de agregação são utilizadas em redes hierárquicas. Isso acontece porque nas redes planas a disseminação de inte-resse resulta em comunicação execessiva com a estação-base. Apesar de conseguir diminuir as transmissões nas redes hierárquicas, o ganho de energia obtido pelo mecanismo de agregação nessas redes é influenciado pela perfomance do processo de agrupamento. Este, por sua vez, é influenciado pelo processo de eleição do líder do grupo e pelos critérios utilizados na formação dos grupos (GHAFFARIYAN,2010).
Nas redes organizadas em grupos, as técnicas de agregação são executadas nos nós líderes, responsáveis por fazer a fusão dos dados antes de enviá-los à estação-base. Um exemplo de agregação usando o agrupamento dos nós é dado em (HEINZELMAN; CHANDRAKASAN; BALAKRISHNAN, 2000). A fusão dos dados consiste na representação dos dados usando um número menor de bits de tal forma que seja possível a reconstrução do dado original na estação-base sem perda de informações críticas. Como um número menor debitsé transmitido nas redes com a agregação de dados, uma quantidade significante de energia é economizada (KASIRAJAN; LARSEN; JAGANNATHAN,2010).
de uma cadeia de nós onde os nós transmitem(recebem) informação apenas para(de) o vizinho mais próximo. A cada etapa de coleta de dados, os nós recebem a informação, realizam a fusão dos dados recebidos com seus próprios dados e enviam o pacote de dados resultantes para o próximo nó da cadeia. Quando a informação chegar no líder do grupo, que é eleito a cada eatapa de coleta de dados, os dados são enviando para a estação-base, assim como acontece no agrupamento.
Quando a estrutura utilizada é uma árvore, a estação-base é representada pela raíz da ár-vore e o processo de agregação ocorre em todo nó que possui filhos das folhas até a raíz. Em (AVOKH; MIRJALILY,2010), uma árvore geradora balanceada e dinâmica é utilizada para re-alizar agregação de dados, levando em consideração o balanceamento do gasto energético pela rede. O balanceamento é obtido por meio da criação, dinamicamente, de uma árvore lógica de roteamento a cadaround.
Mecanismos biologicamente inspirados também são utilizados na agregação de dados. Em (SUN; CAI; HUANG, 2010), é proposto um esquema de agregação de dados usando redes neuraisback-propagation. O esquema BPNDA(Back-Propogation Networks Data Aggregation) é utilizado no protocolo de roteamento que realiza formação de grupos, o LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy) (HEINZELMAN; CHANDRAKASAN; BALAKRISHNAN, 2000). Na estrutura formada pelo LEACH, o processamento dos dados originais coletados pelos nós membros do grupo são pré-processados e enviados ao nó líder, onde o processamento através da rede neural back-propagation é realizado. Depois da agregação dos dados, o nó líder envia à estação-base as informações úteis extraidas pela rede neural. Em (LIAO; KAO; FAN,2008) e (WANG; LUO,2010), algoritmos baseados em colônias de formigas são usados para construir árvores de agregação com base na quantidade feromônica acumulada em um caminho. Um estudo sobre a classificação e as características dos protocolos de agregação mais conhecidos é apresentado em (RAJAGOPALAN; VARSHNEY,2006).
2.3.3
Roteamento Eficiente em Energia
no-vas interfaces sem fio e protocolos da camada de enlace que levem em consideração o gasto de energia (JIANG et al.,2006). Como a proposta deste trabalho será aplicado no nivel de camada de rede, esta seção preocupa-se em discutir apenas questões relacionadas com a funcionalidade dessa camada.
Nos cenários de RSSF, a maioria dos nós encontra-se distante da estação-base, o que torna impossível que todos os dados cheguem até ela por transmissão direta a partir das fontes. Por esse motivo, na maioria das RSSF, é realizado o roteamentomulti-hop (ZHAO et al., 2010), como exemplicado na Figura 2.2. No encaminhamentomulti-hop, quando um nó deseja trans-mitir seus dados, ele deve escolher entre os seus vizinhos aquele que está mais próximo do destino. A vizinhança de um nó é composta pelos nós situados no raio de alcance da interface de comunicação sem fio que, durante o encaminhamentomulti-hop, são representados como os nós que estão a um salto de distância do nó que está enviando a mensagem.
Estação base Fonte
Figura 2.2: Roteamento Multi-hop.
escaláveis e tolerantes a falhas.
Os primeiros protocolos de roteamento que foram propostos, no entanto, partiram de ideias bastante simples e se preocupavam apenas em fazer os dados chegarem à estação-base. Algumas abordagens usadas para encontrar rotas usavam como critério o caminho mais curto, ou seja, o caminho que tivesse o número mínimo de saltos entre a fonte e a estação-base. Outra opção seria escolher o caminho que gastasse menor quantidade de energia para transferir os dados, ou ainda o caminho que tivesse maior quantidade de energia disponível quando somadas as energias dos nós pertencentes ao caminho. É importante frisar que, se o alcance de transmissão é igual para todos os nós, o gasto de energia na transmissão de um pacote será igual em todo nó. Portanto, nesse caso, o caminho mais curto é também o caminho que gasta menor quantidade de energia para transferir os dados (AKYILDIZ et al.,2002a).
Algumas técnicas utilizadas nos primeiros protocolos de roteamento nas redes sensores foram descritas em (AKYILDIZ et al.,2002a). A técnica mais simples, e também a mais inefi-ciente, é oflooding. Noflooding, a informação coletada por um nó é enviada por inudação para todos os vizinhos e todo vizinho que recebe a mensagem a retransmite, também por inundação, para todos os seus vizinhos. Um protocolo que faz uso dessa técnica não apresenta custo de des-coberta e manutenção de rotas, entretanto, produz intenso gasto energético com as recepções e as transmissões repetidas de informações.
Com o tempo, a preocupação com o gasto energético começou a fazer parte das soluções apresentadas no roteamento das RSSF. Protocolos de negociação e mecanismos de agregação de dados começaram a ser utilizados com o objetivo de economizar energia, reduzindo o número de mensagens redundantes transmitidas. Os protocolos de negociação estabelecem um sistema de troca de mensagens para que as informações coletadas sejam enviadas apenas para os nós que tenham interesse em recebê-las. Já os mecanismos de agregação se utilizam para eliminar a redundância das informações transmitidas.
dados coletados (o metadado). O nó vizinho que tiver interesse naquela informação envia uma mensagem de volta, a REQ, apenas para o nó que enviou o metadado. E, quando o nó-fonte recebe a REQ, ele envia a mensagem DATA apenas para os nós que enviaram uma REQ.
A posição geográfica dos nós foi outro fator que passou a ser levado em consideração em algumas soluções com o objetivo de economizar energia. O GEAR (Geographical and Energy Aware Routing: a recursive data dissemination protocol for wireless sensor networks), apresen-tado em (YU; GOVINDAN; ESTRIN, 2001), usa a localização geográfica em duas situações diferentes. A primeira situação é na escolha do próximo nó, onde a localização do nó é incluída no cálculo da heurística utilizada para escolher o nó mais adequado para encaminhamento dos pacotes de dados. E, na segunda, a localização geográfica é utilizada para direcionar a mensa-gem de interesse enviada da estação-base para a região onde se encontra o evento sobre o qual ela quer receber informações.
Hoje, na literatura, existem muitos protocolos de roteamento, que apresentam diferentes características de acordo com as especificações da aplicação. A maioria deles, no entanto, apresenta uma característica em comum: a preocupação com a energia. Tentando definir uma classificação para os protocolos, vários estudos foram realizados por diferentes autores ( AK-KAYA; YOUNIS,2005;JIANG et al.,2006;AL-KARAKI; KAMAL,2004). Em alguns casos, como em (LOTF; HOSSEINZADEH; ALGULIEV,2010), os autores fazem uma classificação simples, levando em consideração apenas a forma como os nós da rede se organizam e no uso de informações de posição geográfica. Segundo essa classificação, os protocolos podem ser:
• planos, onde todos os nós da rede desempenham a mesma função e apresentam igual
capacidade;
• hierárquicos, onde ocorrem a formação de grupos e a eleição dos líderes dos grupos; e • baseados em localização, onde a posição obtida através de GPS é utilizada para
estabele-cimento e manutenção das rotas.
Dentre os muitos sistemas biológicos existentes, o cérebro humano, o sistema imunológico humano e os insetos que possuem organização social têm inspirado muitos trabalhos na área de RSSF. Esses sistemas são empregados por meio de paradigmas desenvolvidos com suporte em suas principais características. No caso das Redes Neurais Artificiais (RNA), o poder de proces-samento e a capacidade de aprendizado baseado na experiência faz com que o uso dessas redes seja indicado para solucionar problemas de reconhecimento de padrões, classificação, otimiza-ção, entre outros (BASHEER; HAJMEER,2000). O sistema imunológico artificial ou Artificial Immune Systems (AIS), por sua vez, apresenta-se como um sistema dinâmico, distribuído, autô-nomo e tolerante ao erro (HOFMEYR; FORREST,2000). Além disso, é bastante utilizado no domínio de detecção de intrusão de redes (HAAG et al., 2007; KOTOV; VASILYEV, 2009; KOTOV; VASILYEV,2010).
Colônia de formigas é uma das abordagens baseada nos insetos com organização social e possui basicamente as mesmas características descritas para o AIS. Segundo (SALEEM; CARO; FAROOQ, 2011b), colônia de formigas podem ser utilizadas na solução de proble-mas que cobrem desde probleproble-mas de otimização combinatorial até robótica distribuída. Além disso, é bastante utilizada nos problemas de RSSF, como coleta de dados, detecção de intrusão (AROLKAR; SHETH; TAMHANE,2011a) e roteamento (GUO; ZHANG; LU,2010; GUAN et al., 2009; RU; XU, 2010). Soluções biologicamente inspiradas vêm sendo empregadas em muitas áreas ultimamente, como em sistemas computacionais e otimização; no entanto, segundo (DRESSLER; AKAN,2010), essas soluções aplicadas em problemas de rede, como roteamento e gerenciamento de serviços, ainda têm muitos desafios a serem superados. Apesar desse para-digma já ser um tema bem conhecido e estudado, sua aplicação nas redes sensores é recente.
Como visto, diversas soluções diferentes são aplicadas com o objetivo de realizar o rotea-mento eficiente em energia e cumprindo requerirotea-mentos exigidos pela aplicação. Os trabalhos da literatura partem de suposições diferentes e são aplicados na resolução de problemas especí-ficos. Dessa forma, ainda há muito trabalho a ser feito no desenvolvimento de soluções para o roteamento das RSSF, que maximize o tempo de vida da rede, sem deixar de levar em conside-ração características como mobilidade, heterogeneidade, tolerância à falhas, e que ainda sejam autonômicas e adaptativas.
2.3.4
Escalonamento dos Nós
enquanto os outros ficam no modo dormindo (BULUT; KORPEOGLU, 2011). O escalona-mento dos nós busca economizar energia, colocando nós redundantes para dormir; no entanto, o mecanismo deve ser executado de forma que a conectividade da rede e as funcionalidades da aplicação sejam mantidas (MAHFOUDH; MINET, 2008). Os mecanismos de escalona-mento são desenvolvidos partindo de premissas diferentes que dependem dos variados contexos das aplicações empregadas na rede. No projeto de tais mecanismos, questões como modelo de detecção, alcance de transmissão, modelo de falha, informação de distância e localização, estrutura e organização da rede, entre outros, devem ser levadas em consideração.
Cada mecanismo de escalonamento possui objetivos específicos determinados pela aplica-ção, como garantir alta taxa de entrega de dados, escalabilidade, consumo de energia balan-ceada, robustez, cobertura de sensoriamento e conectividade. Todos apresentam, porém, um objetivo em comum, que é maximizar o tempo de vida da rede. Segundo (WANG; XIAO, 2006), o projeto de mecanismos de escalonamento deve ser baseado em suposições e objetivos. Os objetivos são determinados pela aplicação, com exceção do aumento do tempo de vida, que é um objetivo comum aos mecanimos de escalonamento.
Limitação no suprimento energético e maior tempo de vida possível são suposições básicas que devem ser feitas quando se projeta qualquer solução a ser implantada em RSSF. As outras suposições podem ser classificados de acordo com a estrutura da rede, estratégia de emprego dos nós e capacidade dos sensores.
• Estrutura da rede: quanto à estrutura, a rede pode ser plana ou hierárquica. Nas redes
planas, os nós desempenham a mesma função e, geralmente, são homogêneos, onde todos os nós posseum a mesma configuração. Nas redes hierárquicas, os nós desempenham papéis diferentes em virtude da formação dos grupos. Em algumas redes, os nós líderes possuem configuração diferente dos outros nós, pois seu papel exige que tenham maior poder de processamento, maior quantidade de energia disponível e, às vezes, antena com maior alcance.
• Estratégia de emprego dos nós: os nós podem ser empregados de forma distribuída e
uniforme, por exemplo, por via de um lançamento dos sensores de um avião ou colocados manualmente no ambiente a ser monitorado. No segundo caso, os sensores são colocados em posição selecionada, previamente pensada, de forma que a cobertura de sensoriamento esteja garantida.
• Capacidade do sensor: a capacidade do sensor pode está relacionada com fatores
definidos por (WANG; XIAO,2006).
– Modelo de Detecção: de forma geral, a capacidade do nó em sensoriar um evento
está relacionada com o raio de alcance de sensoriamento do nó, o que determina um modelo de detecção determinístico; no entanto, em (XING et al., 2004), essa capaciadade é definida em função da distância do objeto ao sensor, o que determina um modelo de detecção probabilístico.
– Área de sensoriamento: com relação à área de sensoriamento, devem ser definidos
o formato da área e o alcance do sensor. Quanto à área, esta pode ser definida de forma arbitrária, em formato circular ou quandrangular, em 2D ou 3D. O alcance, por sua vez, pode ser ajustável de acordo com a necessidade da situação ou fixo.
– Sincronização de tempo: podem ser sincronizados ou não. Alguns mecanismos
assumem que os nós são sincronizados para que todos acordem ao mesmo tempo a fim de iniciar um novo ciclo no processo de escalonamento.
– Modelo de falha: os mecanismos podem considerar que um nó falha apenas quando
sua energia acaba ou quando acontece algum acidente que cause um dano ao nó sensor antes que sua energia tenha acabado.
– Mobilidade do Sensor: os nós de uma rede podem ser móveis ou estacionários,
no entanto, a maioria dos mecanismos assume que os nós são estacionários. A mobilidade é mais encontrada na estação-base como forma de distribuir o gasto energético dos nós (ALSALIH; HASSANEIN; AKL, 2010); (AZAD; CHOCKA-LINGAM,2006).
– Informação de Localização: a informação de localização que, nas redes de sensores,
são obtidas por meio do uso de dispositivos GPS, são consideradas na maioria dos mecanismos de escalonamento.
– Informação de Distância: infomações de distância também podem ser utilizadas
pelos mecanismos e são obtidas por meio da informação de localização.
o tempo em que o primeiro nó da rede morre. Outras variantes dessa definição são apresentadas em (DIETRICH; DRESSLER,2009). Uma delas é definida pelo tempo em que uma fração dos nós vivos ultrapassa um certothreshold; outra, divide os nós em dois grupos, os nós críticos e os não críticos. No grupo dos nós não crítico, é permitido que aték nós possam morrer e no grupo dos críticos não existe tolerância. Assim, o tempo em que o primeiro nó do grupo crítico morre, ou o número de mortos do grupo não crítico ultrapassar o valor k, é definido como o tempo de vida da rede.
Os objetivos de alto nível são:
• Escalabilidade: está relacionada com a capacidade do mecanismo utilizado na rede não
sobrecarregar os nós, de forma que o mecanismo possa ser utilizado em redes com maior número de nós.
• Robustez: é um objetivo comum aos protocolos e mecanismos propostos para RSSF. Os
mecanismos robustos são capazes de lidar com problemas inesperados, como a perda de nós ou mesmo a inserção de novos nós na rede.
• Simplicidade: objetivo imprescindível para os mecanismos aplicados em redes sensores,
dada sua limitação em termos de poder computacional.
Os objetivos de qualidade de serviço dependem das tarefas a serem executadas na RSSF. Os mais almejados são garantia de conectividade e cobertura, boa taxa de entrega dos dados, qualidade na vigilância dos alvos móveis a serem monitorados e balanceamento do consumo de energia. Dentre esses, a conectividade pode ser considerada um objetivo primário, já que ela é essencial para que a rede desempenhe sua função. Isto porque, pois para que as informações coletadas em qualquer lugar da rede possam chegar à estação-base, é necessário que todos os nós estejam conectados. Uma rede é considerada conectada se todos os nós conseguem alcançar a estação-base por meio de um ou múltiplos saltos (BULUT; KORPEOGLU,2011).
dormir. A quantidade de nó que permanece ativa deve ser suficiente para que a rede continue conectada e toda região monitorada coberta. Nem todos os mecanismos de escalonamento de atividade se preocupam em garantir cobertura e conectividade. Isso acontece porque foi pro-vado que, se o raio de transmissão de um nó for pelo menos duas vezes o raio de sensoriamento e área for convexa, é garantida a conectividade dos dispositivos, (LIN; HU; ZHANG,2010).
Os mecanismos de escalonamento podem ser implementados tanto na camada de enlace como na camada de rede (MAHFOUDH; MINET, 2008). Os trabalhos citados nos parágrafos anteriores são exemplos de escalonamento usados na camada de rede. Na camada de enlace, os esquemas geralmente implementam ciclos de trabalhos onde os nós revezam entre um tempo acordado e outro domrmindo para evitar o desperdício de energia em permanecer apenas es-cutando o meio de transmissão. Soluções para camada de enlace podem ser encontradas em (YANG; HEINZELMAN,2009); (TANG et al.,2011) e (CHOI; CHOI; YOO,2011).
Em (YANG; HEINZELMAN,2009), é apresentada uma comparação entre a utilização de esquemas de escalonamento dos nós sensores implementados na camada de rede, na camada de enlace e nas duas camadas simultaneamente. Os resultados obtidos mostram que o desem-penho desses mecanismos são influenciados pelas condições da rede e requerimentos exigidos pela aplicação. Na camada de rede, o escalonamento dos nós pode ser realizado em cima de protocolos de controle de topologia que garantem a conectividade da rede, impedindo que os nós indispensáveis para manutenção da conectividade da rede sejam escolhidos para dormir ou em cima de protocolos de roteamento. Assim, os nós que não estão momentaneamente direta-mente ligados com o roteamento dos pacotes de dados podem dormir. Já na camada de enlace, os dispositivos têm sua interface de rede desligada para evitar o grande desperdício de energia durante o tempo em que o nó fica apenas escutando o canal.
As simulações do mecanismo apresentado em (YANG; HEINZELMAN,2009) foram feitas usando um protocolo de roteamento já bastante conhecido na literatura, oDirected Diffusion
(DD). O protocolo escolhido, em sua implementação original, não permite que os nós da redes se revezem em tempos acordados e dormindo. Dessa forma é implementado um mecanismo baseado em ciclos de dormir e acordar para os nós que não estão no caminho de roteamento dos pacotes em um determinado momento.
aplicação com pouco tráfego e em redes de pequena escala. Para a utilização do escalonamento dos nós nas duas camadas, seria mais indicado um gerenciamento por meio das camadas que possa escolher entre usar um dos mecanismos ou os dois de acordo com o cenário apresentado.
Os mecanismos de escalonamento são utilizados com o objetivo de salvar energia e aumen-tar o tempo de vida da rede, por isso eles devem ser o mais simples possível; no entanto, a maioria das técnicas utilizadas exige que os mecanismos tenham informações que, na maioria das vezes, não estão disponíveis nas RSSF. O conhecimento da rede como um todo, por exem-plo, é necessário para encontrar o conjunto mínimo e ótimo de nós que devem permanencer ativos. Já informações de localização são utilizadas por alguns trabalhos para verificar se ques-tões como cobertura e conectividade estão sendo garantidas. Logo, desenvolver um mecanismo simples, robusto, escalável e autonômico é, ainda, uma questão em aberto.
3
Trabalhos Relacionados
A limitação de energia presente nas RSSF é a principal preocupação das soluções desen-volvidas para essas redes. Neste capítulo, serão discutidos os trabalhos relacionados que usam diferentes técnicas na implementação de mecanismos de escalonamento e de roteamento com o objetivo de maximizar o tempo de vida da rede. Na Seção 3.1, são discutidos alguns traba-lhos de roteamento encontrados na literatura que fazem uso de inteligência de enxame. Estes trabalhos foram escolhido porque são baseados na mesma abordagem, colônia de formigas, em que o BiO4SeL se baseia. O BiO4SeL é o protocolo utilizado para implementação da proposta deste trabalho e será mostrado, em detalhes, no próximo capítulo. Na Seção 3.2, são exibi-dos os trabalhos que utilizam o escalonamento exibi-dos nós para economizar energia e aumentar o tempo de vida da rede. Os trabalhos da Seção 3.2 foram agrupados de acordo com os critérios por eles utilizados para realizar as escolha dos nós que podem dormir. Na Subseção 3.2.1, são discutidos os mecanismos que acham o conjunto máximo de conjuntos disjuntos, ou não, para que possam revezar entre períodos dormindo e acordado. Na Subseção 3.2.2, os mecanismos utilizam a informação de quantidade de vizinhos redundantes na hora de escalonar os nós, e, na Subseção 3.2.3, os mecanismos que escalonam os nós de acordo com o papel deles no protocolo de roteamento.
3.1
Roteamento Eficiente em Energia
Como mostrado anteriormente, o roteamento é um tópico que há alguns anos é muito estu-dado e onde muitas soluções já foram apresentadas. Em razão, porém, dos diferentes tipos de aplicação e arquiteturas de rede, existe uma carência de propostas eficientes em termos energé-ticos que podem ser utilizadas em vários cenários, adaptando-se à arquitetura da rede definida e funcionando de acordo com os requisitos exigidos pela aplicação. Além disso, questões como mobilidade, heterogeneidade dos nós e controle de congestionamento são aspectos ainda pouco considerados nos trabalhos da literatura.
energia consumida na transmissão de um pacote da fonte ao destino, levando em consideração a energia residual de cada nó, técnicas como clusterização, agregação de dados, algoritmos de localização, teoria dos jogos, entre outros, foram utilizadas. Com o surgimento de novas aplicações para RSSF, porém, cresceu também a preocupação com questões como garantia de qualidade de serviço, mobilidade, heterogeneidade dos nós e controle de congestionamento. Portanto, há ainda muito trabalho sendo feito nessa área como pode ser visto em (SONG; CHOI; KIM, 2010; ABE; HONIDEN, 2010; WU; CHEN; CHEN, 2010; BHUIYAN; GON-DAL; KAMRUZZAMAN,2010;LEE; RA,2010;LUO; HUBAUX,2010).
O roteamento é responsável por fazer as informações monitoradas chegarem à estação-base. Assim, os primeiros protocolos de roteamento preocupavam-se apenas em realizar essa tarefa. Com o avanço dos estudos feitos nessa área, descobriu-se que a transmissão e a recepção de dados são as tarefas que mais consome a energia dos nós. A partir daí, novos mecanismo começaram a ser implementados com o objetivo de salvar energia durante o roteamento das informações.
Os protocolos de roteamento empregados nas RSSF devem lidar com frequentes mudan-ças de topologia, que podem ser causadas pela mobilidade dos nós, por defeitos físicos, ou morte ou inclusão de um novo dispositivo. Em razão das características presentes nas RSSF, como dinamismo e tolerância a falhas, as soluções a serem empregadas nesses ambientes preci-sam ser autonômicas. Segundo (NAMI; BERTELS,2007), o termo autonômico é definido pela capacidade de um sistema complexo se gerenciar e se adaptar em situações inesperadas sem interferência humana. Com o objetivo de favorecer o comportamento autonômico, adaptativo e descentralizado dos protocolos de roteamento, mecanismos baseados em sistemas biologica-mente inspirados estão sendo utilizados em recentes trabalhos (KANDRIS et al., 2011;YANG et al.,2009;GUO; ZHANG; LU,2010).
A inspiração na natureza despertou o interesse de muitos estudiosos e é aplicada em vários campos de pesquisa. Computational Intelligence (CI) é a expressão definida em (KULKARNI; ANDRSTER; VENAYAGAMOORTHY, 2011) para designar o conjunto de técnicas, biolo-gicamente inspiradas, que fazem uso de mecanismos adaptativos capazes de gerar um com-portamento inteligente diante de situações complexas. O uso dos mecanismos de inteligência computacional permite que o sistema se comporte de maneira autonômica, tolerante a falhas e com capacidade de adptação às mudanças de topologia do cenário.
bi-ológicos encontrados na natureza e a arquitetura das RSSF incentivou o desenvolvimento de soluções para vários problemas das RSSF. Por exemplo, na detecção de intrusão nosclusters headde uma RSSF (AROLKAR; SHETH; TAMHANE,2011b), em questões de conectividade dos nós (LI; LIU; CUI,2010), em protocolos de roteamento preocupados com o gasto energé-tico (WANG; SUN; MA,2010), na atribuição de serviços aos nós (HEIMFARTH; JANACIK, 2008), em mecanismos de escalonamento dos nós sensores (LIN; HU; ZHANG, 2010), entre outros.
O comportamento apresentado nas colônias de formigas, como a forma dinâmica como elas se organizam e se adaptam aos obstáculos que surgem no caminho, caracteriza um sistema autônomo que trabalha de forma auto-organizada e independente de liderança ou controle cen-tralizado. Essas características despertaram o interesse dos pesquisadores, que passaram a criar modelos para soluções de problemas, baseando-se no comportamento das formigas. As Redes Sensores sem fio, em razão da sua natureza restrita com relação às capacidade computacional e energética, apresentam semelhanças com as colônias de formigas, ou seja, um sistema com-posto por dispositivos limitados que trabalham juntos para solucionar um problema complexo. A seguir serão discutidos alguns trabalhos que utilizam os mecanismos usados pelas formigas para realizar o roteamento das informações.
3.1.1
Protocolos Baseados em Colônia de Formigas
Dorigo; Maniezzo; Colorni (1996) foram os primeiros a empregar soluções baseadas em colônias de formigas no trabalho que definiu um novo paradigma computacional, nomeadoAnt Systems. A nova abordagem proposta em (DORIGO; MANIEZZO; COLORNI,1996) foi inici-almente utilizada para solucionar problemas de otimização combinatorial, como, por exemplo, o problema do caixeiro-viajante. Dentre as vantagens apresentadas por essa abordagem, como robustez, versatilidade e autonomia, a principal é o mecanismo de busca baseado emfeedback
positivo, característico de abordagens baseadas em populações. Ofeedbackpositivo é represen-tado pelo feromônio acumulado pelas formiga no caminho percorrido entre a colônia e fonte de comida.
da deposição de feromônio realizada pelas formigas que chegam à colônia mais rápido, as outras formigas terão mais chance de escolher o menor caminho por conta da quantidade de feromônio acumulada, que será maior no caminho mais curto, dado que um número maior de formigas já passaram por ele. Outra vantagem das formigas é a evaporação. A evaporação é a dissipação do feromônio acumulado em um caminho, fazendo com que esse caminho passe a ser evitado. Como, seguindo feromônio acumulado, a maioria das formigas passa a escolher o mesmo caminho, depois de algum tempo, a fonte de comida encontrada através do caminho ótimo se esgota e as formigas deixam de seguir por ele. Como consequência, o feromônio acumulado no caminho é dissipado e ele, gradualmente, deixará de ser escolhido.
Formiga indo Formiga voltando
Figura 3.1: Feedbackpositivo.
As tarefas realizadas pelas formigas, como exploração e descoberta de caminhos, estabele-cimento de um caminho ótimo e a adaptação às mudanças provocadas por fatores ambientais no percurso definido, correspondem basicamente aos mecanismos necessários para o desempe-nho satisfatório dos protocolos de roteamento em RSSF. Shuanget al. (2007) apresentam um protocolo de roteamento baseado na idéia de colônia de formigas com o objetivo de otimizar o gasto de energia em redes Ad-hoc. São definidas três métricas usadas na descoberta de rotas do nó-fonte para o nó-destino: energia residual dos nós, custo energético do caminho e quantidade de saltos. As métricas escolhidas promovem o gasto de energia de forma distribuida, tendo como consequência o aumento do tempo de vida da rede.
a um destinod. Isso acontece quando não existe uma entrada na tabela de roteamento referente ao caminho entresed. Durante a descoberta da rota, aForwardAntcarrega o custo energético do caminho entre o nó origem e o nó onde ela se encontra no momento. Quando aForwardAnt
é recebida em um nó intermediário, ela calcula uma métrica M, que leva em consideração os três parâmetros definidos há pouco. O feromônio do caminho de origemsque chega até o nó
njatravés donié baseado na métricaMs jicalculada no nónj.
Quando aForwardAntchega ao destino, o pacote é avaliado, o feromônio atualizado e uma formiga do tipoBackwardAnté enviada para o nó origem. ABackwardAnttem a função de es-colher o melhor caminho dentre os caminhos descobertos pelaForwardAntentre fonte e destino. A escolha é realizada em cada nó usando uma probabilidade calculada com base no feromônio e, em seguida, armazenada na tabela de roteamento. Para evitar uma utilização execessiva do caminho escolhido, quando aBackwardAnt escolhe o próximo nó do caminho, ela diminui o feromônio deixado entre o nó anterior e o nó escolhido. A manutenção de rotas só é realizada quando um caminho está sendo muito utilizado e, como consequência, a energia residual dos nós no caminho atinge um limiar mínimo definido inicialmente. Apesar do ganho no tempo de vida da rede, o algoritmo proposto não se mostra dinâmico e adaptável às modificações que podem ocorrer no ambiente. Como a manutenção das rotas é realizada apenas quando muita energia de um mesmo caminho é gasta, o algoritmo não funciona bem quando existe mobilidade dos nós e a inserção de novos nós na rede.
Em (PAONE et al.,2010), uma solução dinâmica e autonômica para o roteamento de redes sensores sem fio baseado em inteligência de enxame é apresentada. As principais características do protocolo são capacidade de auto-organização e tolerância a falhas. Os autores introduzem um conceito chamado atitude de envio, que é um valor atribuído ao nó e utilizado na construção de um gradiente de feromônio na direção dossinkspresentes na rede. Esse valor é calculado em função do estado interno do nó, onde o nível de energia residual é comumente utilizado, e do valor da atitude de envio dos nós vizinhos.
Os pacotes de dados são roteados seguindo o gradiente de feromônio para o sink mais próximo. O primeiro passo do algoritmo é a troca de mensagens, sinalizando o valor da atitude de envio e a criação das tabelas de roteamento. No segundo passo, é realizado o roteamento dos dados, onde a escolha do próximo nó é feita baseada no valor da atitude de envio armazenado nas tabelas de roteamento. Periodicamente, um processo de evaporação é realizado pelos nós e as tabelas de roteamento são atualizadas.
